發(fā)布時間：2018-07-17 15:58

【摘要】：由于甲狀腺發(fā)病率高且圖像良惡性難以分辨,提出一種改進(jìn)模糊支持向量機(jī)(FSVM)結(jié)合語義特征的甲狀腺圖像分類方法。通過概率潛在語義分析(PLSA)模型對給定的圖像訓(xùn)練樣本提取語義特征,輸入到FSVM中進(jìn)行分類。其中隸屬度是影響FSVM分類精確性的關(guān)鍵,故對其進(jìn)行改進(jìn),在考慮樣本點(diǎn)到類中心距離的基礎(chǔ)上,對樣本點(diǎn)間的緊密度也進(jìn)行了估計。利用訓(xùn)練生成不同的FSVM測試圖像,采用集成方法將分類結(jié)果集成,避免了單分類器的分類誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可獲得較好的分類結(jié)果。
[Abstract]:Because of the high incidence of thyroid and the difficulty of distinguishing benign and malignant images, an improved fuzzy support vector machine (FSVM) combined with semantic features is proposed for thyroid image classification. A probabilistic latent semantic analysis (PLSA) model is used to extract semantic features from a given image training sample and input them into FSVM for classification. The membership degree is the key to the accuracy of FSVM classification, so it is improved. Based on the distance from the sample points to the center of the class, the compactness between the sample points is estimated. Different FSVM test images are generated by training and the classification results are integrated by the ensemble method to avoid the classification error of single classifier. The experimental results show that this method can obtain better classification results.
【作者單位】： 河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院;河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：河北省衛(wèi)生廳科研基金項(xiàng)目(20120395)
【分類號】：R310;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2130176